本文来源：时代财经 作者：张照

最近 AI 圈可太热闹了！

一个个 " 爆款 "AI Agent 横空出世，让全球开发者和网友们直呼 " 玩疯了 "！从能帮你干活儿的全能数字员工，到能雇真人跑腿的 AI 老板，这波狂欢拉开了 AI Agent" 真能办事 " 的新序幕。

其中，最具代表性的开源 AI 智能体项目是 OpenClaw，作为一款具备主动执行能力、可操作本地应用的 AI 智能体，该项目在 2026 年 1 月突然爆红，期间历经 Clawdbot、Moltbot 两度更名，但并不妨碍其在 GitHub 上星标数火箭般蹿升，成为现象级产品。

这股热潮还迅速从极客圈蔓延至商业世界，不仅催生了专属硬件 Mac Mini 的销量飙升，更吸引了国内外云服务商的竞相入局，包括阿里、腾讯、字节、百度等。

除此之外，在近一个月，Anthropic 推出的桌面 AI 助手 Claude Cowork，以及新兴平台 RentAHuman.ai 等，也因拓展了 AI 的能力边界与人机协作模式而备受瞩目。人们愈发清晰感受到，AI 应用进入了全新的 " 代理执行 " 阶段。

图源：图虫

" 顶流 "OpenClaw

要说这波 AI Agent 热潮的 "C 位 "，非开源项目 OpenClaw 莫属！

OpenClaw 并非凭空出现。奥地利资深开发者彼得•斯坦伯格在 2024 年 4 月已有构思，但受限于当时的大模型技术水平而搁置。直到 2025 年 11 月，彼得•斯坦伯格观察到市场仍缺乏真正能深度理解并执行个人复杂需求的 AI 助手产品，决定重启研发。项目初期以 Clawdbot 为名开源，并在开发者社区迅速实现了初步的渗透与传播。

OpenClaw 采用了清晰的分层设计，主要由 Gateway（网关）、Agent（智能体）、Skills（技能）、Memory（记忆）核心组件构成。

一个典型的任务在 OpenClaw 中的执行流程如下：用户通过集成的通讯平台（如 Telegram）发送自然语言指令。消息被对应平台的 Channel 组件接收，转换为标准格式后发送至 Gateway。Gateway 将指令和上下文提交给配置的 Agent。Agent 分析指令，将其拆解为子任务，并决定调用相应的 Skills 工具。Skills 工具执行完毕，将结果返回给 Gateway，最终通过原路径返回给用户。

很快，用户们发现只需通过自然语言指令，就可授权 OpenClaw 自动处理邮件、日程安排、文件管理等事务。AI 也从被动的 " 聊天工具 " 升级为主动的 " 动手办事 " 自动化代理，能够 24 小时不间断工作。

据时代财经查证，截至北京时间 2026 年 2 月 5 日 16:00，OpenClaw 在 GitHub 上的星标数量已超 16 万个。

图源：GitHub

几乎同时，AI 巨头 Anthropic 也推出了一款用于处理复杂任务规划的桌面 AI 助手 Claude Cowork，它允许用户授权特定的文件夹，然后 Claude AI 可以直接在其中读取、编辑、创建文件，以执行用户下达的任务。

然而，与开源项目 OpenClaw 相比，Claude Cowork 在官方构建的隔离沙盒环境中运行，用户通过授权特定文件夹来赋予其有限权限。这种设计极大地保障了安全性与易用性，使其像一位在指定办公桌上工作的专业助理，非常适合非技术背景的用户处理文档等任务，但能力边界也因此被明确限定。

而 OpenClaw 则赋予 AI 助手更高的系统权限，能够深度操作系统资源和执行复杂命令。这使其更像一个获得了系统管理员权限的全能管家，功能强大且高度可定制，但相应地，用户也需要承担更高的技术门槛和自主管理安全的风险。

全球管理咨询公司 West Monroe 发布的最新报告指出，OpenClaw 目前最好被理解为一种 " 生产力实验 "，而不是一个可用于生产环境的企业级系统。

在 OpenClaw、Claude Cowork 等 AI Agent 的能力边界不断拓展、开始主动处理大量数字任务的浪潮之后，一个名为 RentAHuman.ai 的网站横空出世，构建了一个 AI 雇佣人类干活的平台。人类劳动在这里被明码标价，时薪从 5 美元到 500 美元不等，" 工作 " 包括跑腿、研究、文档整理、食品品尝、宠物照料等。

每个 AI 智能体背后都有一个主人，当主人部署一个 AI Agent 时，不仅给了它任务指令，还需要给它货币钱里充了一笔钱。

当 AI Agent 需要执行现实任务时，只需要通过 API" 下单 " 雇佣现实中的人类，去完成那些需要亲临现场的物理任务，而人类则按单获取报酬。由此形成了一套由 AI 发起需求、人类执行、加密自动结算的全新人机协作闭环，开始探索 " 人机协作 " 的新模式。

据网站开发者披露，网站上线第一晚就有超过 130 人报名参加；上线不到 48 个小时的时间里，可用的人类劳动力就突破了 1 万人。

国内大厂 " 抢滩登陆 "

OpenClaw 的热度迅速从开发者社区扩散至商业领域。嗅到 AI Agent 热潮与机遇的国内互联网大厂们，已火速上线 OpenClaw 的相关服务。

阿里云与腾讯云于 1 月底几乎同步上线了 OpenClaw 云端极简部署及全套云服务，强调用户可一键完成安装，大幅降低使用门槛。紧接着，百度智能云、京东云、字节跳动旗下火山引擎等厂商也相继跟进，推出各自的接入或优化服务。

而作为国内主流通用人工智能企业，MiniMax（00100.HK）也已宣布为 OpenClaw 提供模型能力维度的技术赋能。

此外，OpenClaw 在还其官方更新中宣布，用户可以免费调用中国大模型企业 Moonshot AI（月之暗面）的 Kimi K2.5 模型及 Kimi Coding 能力，并将其作为开箱即用的默认选项之一。

于是，Kimi K2.5 也成为 OpenClaw 全球爆火以来，首个被 OpenClaw 官方宣布为用户开放免费额度的主力模型。

据大模型聚合平台 OpenRouter 数据，目前，Kimi K2.5 已超过谷歌的 Gemini 3 Flash Preview、Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5 以及 Deepseek 的 DeepSeek V3.2 等模型排名第一。

图源：OpenRouter

一位锦秋基金投资人向时代财经表示，Claude Desktop / Clawdbot（OpenClaw）的能力，并非来自模型更强，而是来自 PC 平台的开放性、文件系统与终端的通用性、工具链天然可组合。这也是为什么同样的模型，桌面端能做得比手机端更 " 彻底 "。

最近一年，随着大模型 Agent 能力的快速提升，各类桌面 Agent 工具如雨后春笋般涌现，让大模型真正开始 " 动手 " 办事，而不再局限于聊天框。曾经，一个普遍的痛点是：绝大多数 Agent 工具需要在云端执行任务，难以快速、直接地在用户本地设备端操作，这限制了其实时性和隐私性。

国内厂商也给出了自己的解决方案。1 月 30 日，阿里正式发布了旗下首个桌面 Agent 工具—— QoderWork。它的突破在于：用户无需任何复杂部署，只需用自然语言输入一句话，QoderWork 便能按需调用用户已授权的本地应用程序，直接完成文件整理、数据处理、文档生成等任务。

那么 2026 年，AI Agent 的演进将呈现何种趋势？

上述锦秋基金投资人告诉时代财经，从近期的产品演进来看（无感陪伴式 - 主动式 AI-AI 手机 - 桌面 Agent），逐渐明确了一点：AI 所需的信息，不能来自 " 用户额外付出的注意力 "，而必须是用户工作 / 娱乐过程中的自然副产品。

在他看来，AI Agent 通过本地部署，可降低信任成本，通过清晰教程，降低使用门槛，在此之上封装大量可调用的 skill / workflow 和用户可根据自己的需求和数据进行改造。AI 的价值不在于 " 替你做事 "，而在于让 workflow 变得高度可编辑，从而实现真正的个性化提效。

申万宏源研报也认为，OpenClaw 的爆火标志着 AI 产品形态从 " 场景级助手 " 迈向 " 系统级 Agent 平台 "。但从实际部署与应用角度，系统级 Agent 仍面临若干挑战，包括企业级部署复杂度较高、权限与数据安全边界尚需完善、模型幻觉与推理偏差可能影响执行结果、跨系统稳定性与审计可追溯性不足等问题。

" 在关键业务场景中，稳定性、可控性与合规性往往优先于智能程度。" 申万宏源研报提到，这意味着 Agent 距离大规模核心业务接管仍存在一定的现实门槛，未来需要更多厂商实现相关功能的落地。